Учебная программа

1. Цели освоения учебной дисциплины

Целями изучения дисциплины являются:

формирование у будущих специалистов теоретических знаний методологии и практических навыков по экономикостатистическому анализу, моделированию и прогнозированию состояния и перспектив развития конкретных социально-экономических явлений и процессов на основе построения адекватных и хорошо аппроксимирующих реальные явления и процессы прогностических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования.

Задачи изучения дисциплины

В ходе изучения дисциплины ставятся задачи научить студентов:

  • • методологии анализа основных тенденций и закономерностей в развитии социально-экономических явлений и процессов;
  • • методологии моделирования тенденций развития явлений и процессов;
  • • статистическому анализу, моделированию и прогнозированию периодических колебаний в экономических процессах;
  • • анализу временных рядов и прогнозированию;
  • • методике прогнозирования на основе одномерных и многомерных временных рядов;
  • • методам эвристического прогнозирования;
  • • методикам научно-технического прогнозирования, прогнозирования в экологии в других областях;
  • • изучать самостоятельно научную и учебно-методическую литературу по анализу временных рядов и прогнозированию и уметь составлять критические обзоры опубликованных работ;
  • • использовать в своей деятельности современные статистико-математические методы и модели.
  • 2. Место учебной дисциплины в структуре ООП ВПО

Список дисциплин, знание которых необходимо для изучения курса данной дисциплины:

  • 1. «Статистика»;
  • 2. «Теория вероятности и математическая статистика»;
  • 3. «Отраслевые статистики»;
  • 4. «Экономика и статистика фирм».
  • 3. Компетенции студента, формируемые в результате освоения учебной дисциплины (модуля) / ожидаемые результаты образования

и компетенции студента по завершении освоения программы учебной дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

  • • существующие статистико-математические методы и модели, применяемые при анализе, расчете и прогнозировании показателей, представленных временными рядами;
  • • основные принципы статистического моделирования;
  • • границы возможностей, предпосылки и область применения статистико-математических методов при построении статистических моделей прогноза и обеспеченность их программными средствами;
  • • методику сбора и анализа статистической информации, необходимой для разработки экономико-статистических моделей.

Уметь:

  • • осуществлять постановку задач при разработке статистических моделей, отражающих в динамике структуру, взаимосвязь сложных социально-экономических явлений и процессов, и на их основе построение моделей прогноза, оценку их качества, точности и надежности;
  • • анализировать и прогнозировать, с использованием экономико-статистических моделей, конкретные социально-экономические явления и процессы.

Иметь представление:

  • • о направлениях развития статистико-математических методов и моделей;
  • • о методах и моделях динамики явлений и процессов;
  • • о предпосылках и условиях реализации статистических методов прогнозирования;
  • • возможных областях применения статистико-математических методов и моделей при исследовании социально-экономических явлений и процессов.
  • 4. Структура и содержание учебной дисциплины
  • 4.1. Содержание учебной дисциплины

№ п/п

Наименование раздела/ темы дисциплины

Содержание раздела/темы

1

Методологические аспекты статистического анализа и моделирования временных рядов

Временные ряды, их характеристика и задачи анализа. Общая схема анализа временных рядов по компонентам ряда. Время как фактор в анализе сложных социально-экономических явлений.

Понятие о моделировании. Статистические модели, их классификация. Место динамических моделей в системе статистических моделей. Проблемы построения статистических моделей.

Основные этапы построения статистических моделей динамики.

2

Методологические вопросы статистического прогнозирования

Основные принципы и функции статистического прогнозирования. Прогностика как метод научного познания. Прогноз.

Этапы построения моделей статистического прогнозирования. Классификация прогнозов. Требования, предъявляемые к статистическим прогнозным моделям.

Классификация объектов прогнозирования. Надежность и точность прогнозов.

№ п/п

Наименование раздела/ темы дисциплины

Содержание раздела/темы

Построение доверительных интервалов.

Верификация прогнозов.

3

Априорный анализ составляющих компонент временного ряда

Требования к исходной информации. Составляющие компоненты временного ряда и их количественные характеристики. Методы выявления и устранения аномальных наблюдений во временных рядах.

Сопоставимость данных в динамике. Способы оценки сопоставимости.

4

Моделирование тенденции временного ряда

Понятие основной тенденции развития социально-экономических явлений. Виды тенденции и методы определения ее наличия в целом во временном ряду.

Статистические модели тенденции средней, дисперсии и автокорреляции.

Тип тенденции. Методы оценки типа тенденции.

Кривые роста: характеристика моделей, методы выбора наилучшей кривой роста, оценивание параметров моделей. Метод аналитического выравнивания.

Критерии адекватности и значимости моделей тренда. Методы выбора формы тренда.

5

Моделирование периодической компоненты временного ряда

Понятие периодической компоненты временного ряда.

Классификация моделей временных рядов с периодическими колебаниями. Методы выявления периодической составляющей во временных рядах.

Аналитическое выравнивание периодической составляющей.

Методы анализа сезонной волны.

Статистические модели сезонной волны.

6

Моделирование случайной компоненты временного ряда

Понятие случайной компоненты и основные этапы ее анализа.

Критерий серий, основанный на медиане выборки. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий. Критерий «минимумов» и «максимумов».

Оценка закона распределения случайной компоненты.

№ п/п

Наименование раздела/ темы дисциплины

Содержание раздела/темы

7

Моделирование многомерных временных рядов

Классификация эконометрических моделей. Теоретические и методологические предпосылки построения адекватных статистических моделей взаимосвязей.

Особенности моделирования временных рядов с помощью корреляционного и регрессионного анализа.

Автокорреляция. Причины автокорреляции. Методы выявления. Модели исключающие автокорреляцию. Модели авторегрессионных преобразований.

Мультиколлинеарность и методы ее выявления.

Интерпретация статистических моделей регрессии.

8

Прогнозирование на основе одномерных временных рядов

Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.

Простейшие методы прогнозирования.

Прогнозирование на основе экстраполяции трендовых моделей.

Кривые роста как методы прогнозирования социально-экономических явлений. Экстраполяция тенденций социально-экономических явлений и процессов с использованием кривых роста.

Прогнозирование динамики развития социально-экономических явлений и процессов на основе адаптивных методов прогнозирования.

Прогнозирование на основе уравнения регрессии.

Методы прогнозирования тренд-сезонных временных рядов. Прогнозирование одномерных временных рядов методом воссоединения отдельных компонент ряда. Принятие решений на основе моделей динамики.

9

Прогнозирование многомерных временных рядов

Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений. Идентификация системы моделей регрессии.

Доверительные интервалы как оценка надежности прогнозов на основе уравнений регрессии.

Многофакторные модели динамического прогнозирования и их основные модификации. Проблема идентификации. Оценка точности и надежности прогнозов на основе

№ п/п

Наименование раздела/ темы дисциплины

Содержание раздела/темы

моделей взаимосвязи. Принятие решений на основе прогнозов, полученных по моделями регрессии.

10

Эвристические методы

прогнозирования

coi 1,иал ьно-экономических явлений в динамике

Метод экспертных оценок как способ прогнозирования социально-экономических явлений. Классификация методов экспертных оценок.

Ранжирование. Ранг. Методы оценки качественных признаков.

Формирование экспертных групп. Оценка компетентности мнений экспертов.

Статистические методы обработки результатов экспертиз. Оценка согласованности мнений экспертов.

Прогнозирование методом прогнозного графа.

Метод «дерева целей» в прогнозировании социально-экономический явлений и процессов.

Точность и надежность прогнозов на основе экспертных оценок.

11

Моделирование и прогнозирование конкретных социально-экономических явлений и процессов

11.1. Экологическое прогнозирование.

Методы прогнозирования состояния природной среды. Характеристики загрязнения окружающей среды.

11.2. Прогнозирование научно-технического прогресса.

Прогнозирование НТП статистическими методами. Прогнозирование НТП методами экспертных оценок.

Инженерное прогнозирование НТП.

Прогнозирование на основе патентной информации.

Прогнозирование на основе научных публикаций. Метод группового учета аргументов в прогнозировании НТП.

Метод комиссий. Метод сценариев и деловых игр.

Метод нетехнических нововведений.

11.3. Моделирование и прогнозирование деловой активности и эффективности рыночных структур.

Теоретические и методологические предпосылки моделирования и прогнозирования деловой активности и эффективности рыночных структур. Эвристические и многомерные статистические методы отбора фак-

№ п/п

Наименование раздела/ темы дисциплины

Содержание раздела/темы

торов эффективности и деловой активности. Использование многофакторных регрессионных моделей при прогнозировании деловой активности и эффективности функционирования рыночных структур.

11.4. Моделирование и прогнозирование бизнеса, финансов и коммерческого менеджмента.

Особенности построения моделей прогнозов в сфере бизнеса и финансов.

Моделирование и прогнозирование инвестиционной деятельности. Оценка работы налоговых и страховых организаций на основе статистических моделей. Методы моделирования и прогнозирования в анализе банковского дела.

Моделирование и прогнозирование биржевой деятельности.

Эвристические методы прогнозирования бизнеса, финансов и коммерческой деятельности.

11.5. Демографическое прогнозирование.

Особенности прогнозирования демографических процессов.

Прогнозирование численности населения. Прогнозирование структуры населения. Точность и достоверность демографических прогнозов.

4.2. Разделы/темы дисциплины и виды занятий

Тип дисциплины

(ОБ/ПР) ПР

Кол-во семестров учебного плана, отведенных на изучение дисциплины 2

Кол-во учебных недель семестра 18

Общая трудоемкость изучения дисциплины по учебному плану; З.Е (часов) 4(144)

Форма обучения

Очная

Объем недельной ауд. нагрузки (Л / С)

2/2

Форма обучения

Очно-заочная

Объем недельной ауд. нагрузки (Л / С)

2/0

Форма обучения

Заочная

Объем недельной ауд. нагрузки (Л / С)

2/0

Тематический план изучения дисциплины (семестр 1)

№ п/п

Порядковый номер темы, в соответствии с содержанием типовой учебной программы дисциплины (Тема №, тема №)

Кол-во академических часов**

Очная

Очно-заочная

Л

С

СР

Л

с

СР

1

Тема 1

4

2

3

2

Тема 2

6

2

3

3

Тема 3

2

2

3

4

Тема 4

10

16

3

5

Тема 5

4

2

4

6

Тема 6

4

6

4

7

Тема 7

6

6

4

Общий объем учебной аудиторной нагрузки***

36

36

24

-

-

-

Тематический план изучения дисциплины (семестр 2)

№ п/п

Порядковый номер темы, в соответствии с содержанием типовой учебной программы дисциплины (Тема №, тема №)

Кол-во академических часов"

Очная

Очно-заочная

Л

С

СР

Л

С

СР

1

Тема 8

12

12

4

2

Тема 9

8

8

4

3

Тема 10

10

10

4

Общий объем учебной аудиторной нагрузки

34

34

16

-

-

-

4.3. Формы текущего контроля успеваемости (БРС)

Семестровые контрольные мероприятия (СКМ, 1 семестр)

№ п/п

Порядковый номер темы, в соответствии с содержанием типовой учебной программы дисциплины (Тема №, тема №)

СКМ”

Форма*” (Э/А)

Кол-во баллов в БРС

Вид

Код

Очная

О-з/З

Мин.

Макс.

1

Тема 1, Тема 2, Тема 3, Тема 4

Форум

Ф1

Э

-

5

7

2

Тема 1, Тема 2, Тема 3, Тема 4, Тема 5, Тема 6, Тема 7

Итоговое тестир.

Т1

Э

-

3

5

3

Тема 4

Контр, работа

К1

Э

-

4

6

4

Тема 4

Контр, работа

К2

А

-

4

6

5

Тема 5

Контр, работа

КЗ

А

-

4

6

6

Тема 6

Контр, работа

К4

А

-

4

6

№ п/п

Порядковый номер темы, в соответствии с содержанием типовой учебной программы дисциплины (Тема №, тема №)

СКМ”

Форма*” (Э/А)

Кол-во баллов в БРС

Вид

Код

Очная

О-з/З

Мин.

Макс.

7

Тема 7

Контр, работа

К5

Э

-

4

6

8

Тема 1, Тема 2, Тема 3, Тема 4, Тема 5, Тема 6, Тема 7

Итоговое тестир.

Т2

Э

-

7

10

Посещаемость и активность работы

10

18

ИТОГО (кол-во баллов)

45

70

Семестровые контрольные мероприятия (СКМ, 2 семестр)

№ п/п

Порядковый номер темы, в соответствии с содержанием типовой учебной программы дисциплины (Тема №, тема №)

СКМ”

Форма”* (Э/А)

Кол-во баллов в БРС

Вид

Код

Очная

О-з/З

Мин.

Макс.

1

Тема 8, Тема 9

Форум

Ф1

Э

-

3

5

2

Тема 8, Тема 9, Тема 10

Тестир.

Т1

Э

-

5

11

3

Тема 8

Контр, работа

К1

Э

-

9

12

4

Тема 8

Контр, работа

К2

Э

-

9

12

5

Тема 8

Контр, работа

КЗ

А

-

9

12

Посещаемость и активность работы

10

18

ИТОГО (кол-во баллов)

45

70

4tA. Форма проведения и содержание мероприятий промежуточной аттестации

По результатам 1-го семестра изучения дисциплины:

Вид мероприятия

Форма проведения

Структура экзаменационного задания (билета)

Использование ПК(ДА/НЕТ)

Зачет

устно

Комбинированный тест: 4 теоретических тестовых вопроса и 2 задачи

нет

По результатам 2-го семестра изучения дисциплины:

Вид мероприятия

Форма проведения

Структура экзаменационного задания (билета)

Использование ПК(ДА/НЕТ)

Экзамен

устно

Билет: 2 теоретических вопроса и 2 задачи

нет

5. Образовательные технологии

В ходе изучения дисциплины используются следующие активные и интерактивные формы образовательных технологий:

лекционные занятия;

J семинарские занятия;

J аудиторные самостоятельные работы;

J внеаудиторные самостоятельные работы;

J аудиторные контрольные работы;

S промежуточное, локальное, тематическое тестирование;

J деловая игра;

J открытые лекции в режиме видеоконференций;

открытые лекции с приглашением специалистов-аналитиков.

  • 6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
  • 6.1. Темы эссе

Статистический анализ и прогнозирование (на примере конкретного города, региона, страны, реальной фирмы):

J уровня жизни населения;

J спроса населения в розничной торговле;

J состояния экологической обстановки;

J рынка жилья;

S товарной структуры рынка;

S конкурентоспособности фирмы;

J потребности и управления персоналом;

финансовой деятельности предприятия;

J финансового состояния предприятия;

S производственно-хозяйственной деятельности предприятий;

J инвестиций в основной капитал;

J системы здравоохранения;

J основных показателей культуры;

S показателей развития инфокоммуникаций;

S развития фондового рынка;

J деловой активности рынка ценных бумаг;

J эффективности и деловой активности коммерческих банков;

J межбанковского рынка;

S рынка ценных бумаг;

J рынка долгосрочного кредитования;

рынка ипотечного кредита;

эффективности рекламных компаний;

J кадровых ресурсов фирмы;

J системы образования;

S развития строительного комплекса;

J уровня доходов населения;

z т.д.

6.2. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля (в течение семестра по темам)

Тема 1. Методологические аспекты статистического анализа и моделирования временных рядов.

  • 1. Временной ряд. Аналитические показатели временных рядов.
  • 2. Средние показатели временных рядов.
  • 3. Компоненты временного ряда.
  • 4. Модель. Классификация статистических моделей.
  • 5. Основные этапы построения статистических моделей временных рядов.

Тема 2. Методологические вопросы статистического прогнозирования.

  • 1. Прогностика как метод научного познания. Прогноз.
  • 2. Этапы статистического прогнозирования.
  • 3. Классификация прогнозов.
  • 4. Классификация объектов прогнозирования.
  • 5. Верификация прогнозов. Методы верификации прогнозов.

Тема 3. Априорный анализ составляющих компонент временного ряда.

  • 1. Требования, предъявляемые к построению информационной базы исследования.
  • 2. Компоненты временного ряда.
  • 3. Особенности временных рядов.
  • 4. Методы выявления аномальных наблюдений во временных рядах.
  • 5. Сопоставимость данных в динамике. Способы оценки сопоставимости.

Тема 4. Моделирование тенденции временного ряда.

  • 1. Виды тенденции.
  • 2. Статистические модели тенденции средней, дисперсии.
  • 3. Типы тенденции. Методы оценки типа тенденции.
  • 4. Метод аналитического выравнивания.

5. Методы выбора формы тренда. Дисперсионный метод анализа.

Тема 5. Моделирование периодической компоненты временного ряда.

  • 1. Понятие периодической компоненты временного ряда.
  • 2. Индекс сезонности.
  • 3. Критерий «пиков» и «ям».
  • 4. Методы выявления периодической составляющей во временных рядах.
  • 5. Гармоники Фурье как модель периодической составляющей.

Тема 6. Моделирование случайной компоненты временного ряда.

  • 1. Понятие случайной компоненты.
  • 2. Этапы анализа случайной компоненты.
  • 3. Критерий серий, основанный на медиане выборки.
  • 4. Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий.
  • 5. Оценка закона распределения случайной компоненты.

Тема 7. Моделирование многомерных временных рядов.

  • 1. Классификация эконометрических моделей.
  • 2. Предпосылки построения моделей связи.
  • 3. Автокорреляция. Причины автокорреляции.
  • 4. Методы выявления автокорреляции.
  • 5. Модели авторегрессионных преобразований.

Тема 8. Прогнозирование на основе одномерных временных рядов.

  • 1. Простейшие методы прогнозирования.
  • 2. Прогнозирование на основе экстраполяции трендовых моделей.
  • 3. Кривые роста Гомперца и Перля-Рида в прогнозировании социально- экономических явлений.
  • 4. Адаптивные методы прогнозирования социально-экономических явлений.
  • 5. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.

Тема 9. Прогнозирование многомерных временных рядов.

  • 1. Предпосылки использования моделей регрессии в прогнозировании социально-экономических явлений.
  • 2. Мультиколлинеарность. Способы выявления.
  • 3. Идентификация системы моделей регрессии.
  • 4. Модификации моделей многофакторного прогнозирования.
  • 5. Показатели оценки точности и надежности прогнозов на основе моделей взаимосвязи.

Тема 10. Эвристические методы прогнозирования социально-экономических явлений в динамике.

  • 1. Методы экспертиз.
  • 2. Ранжирование. Простое и взвешенное. Ранг.
  • 3. Процедура формирования экспертных групп.
  • 4. Способы оценки компетентности мнений экспертов.
  • 5. Метод Дельфи, как метод экспертных оценок.

Тема 11. Моделирование и прогнозирование конкретных социально-экономических явлений и процессов.

  • 1. Методы прогнозирования состояния природной среды.
  • 2. Прогнозирование НТП методами экспертных оценок.
  • 3. Инженерное прогнозирование НТП.
  • 4. Прогнозирование на основе патентной информации.
  • 5. Прогнозирование на основе научных публикаций.
  • 6.3. Контрольные вопросы промежуточной аттестации (по итогам изучения курса)
  • 1. Основные этапы и принципы статистического анализа.
  • 2. Статистическая информация и основные принципы ее формирования.
  • 3. Аномальные наблюдения. Причины возникновения и методы анализа.
  • 4. Требования, предъявляемые к информационной базе исследования.
  • 5. Модель. Классификация статистических моделей.
  • 6. Статистическое прогнозирование как составная часть общей теории прогностики.
  • 7. Прогноз. Классификация статистических прогнозов.
  • 8. Прогноз и предвидение. Основные этапы статистического прогнозирования.
  • 9. Классификация объектов статистического прогнозирования.
  • 10. Основные показатели точности статистических прогнозов.
  • 11. Методы верификации статистических прогнозов.
  • 12. Временные ряды как объекты прогнозирования. Основные составляющие компоненты временного ряда.
  • 13. Методы проверки наличия тенденции во временном ряду.
  • 14. Анализ видов тенденции временных рядов.
  • 15. Методы выявления и анализа типа тенденции временного ряда.
  • 16. Методы выбора формы тренда.
  • 17. Методы анализа случайной компоненты.
  • 18. Автокорреляция. Методы выявления автокорреляции.
  • 19. Модели авторегрессионых преобразований.
  • 20. Объективизация прогнозов. Основные понятия и сущность.
  • 21. Прогнозирование временных рядов, не имеющих тенденции.
  • 22. Прогнозирование на основе простейших методов.
  • 23. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.
  • 24. Кривые роста как метод прогнозирования социально-экономических явлений. Кривые роста Гомперца. Кривые роста Перля-Рида.
  • 25. Прогнозирование на основе дисконтирования информации. Метод гармонических весов.
  • 26. Прогнозирование методом простого экспоненциального сглаживания.
  • 27. Прогнозирование связных временных рядов.
  • 28. Многофакторное динамическое прогнозирование.
  • 29. Методы оценки точности и надежности прогноза.
  • 30. Методы эвристического прогнозирования.
  • 6.4. Темы курсовых работ/проектов (КР/КП)
  • 1. Многофакторные модели прогноза уровня жизни населения (на примере конкретного региона, страны и т.д.).
  • 2. Модели прогноза технико-экономических показателей: вида экономической деятельности, фирмы, предприятия.
  • 3. Статистические модели деловой активности (на примере реальной фирмы, предприятия и т.д.).
  • 4. Прогнозирование спроса населения в розничной торговле.
  • 5. Прогнозирование спроса населения на товары длительного пользования.
  • 6. Прогнозирование деятельности торговых предприятий (на примере реального предприятия торговли).
  • 7. Прогнозирование состояния экологической обстановки (на примере конкретного региона, страны).
  • 8. Статистический анализ и прогнозирование рынка жилья (на примере конкретного города, региона, страны).
  • 9. Статистический анализ и прогнозирование товарной структуры рынка.
  • 10. Статистический анализ и прогнозирование сегментов рынка (на конкретном примере).
  • 11. Статистический анализ и прогнозирование конкурентоспособности фирмы (на примере реальной фирмы).
  • 12. Модели прогноза эффективности рекламы в системе маркетинговых коммуникаций.
  • 13. Внутрифирменное прогнозирование как основная функция внутрифирменного управления.
  • 14. Внутрифирменное долгосрочное прогнозирование (на примере реальной фирмы).
  • 15. Внутрифирменное краткосрочное прогнозирование (на примере реальной фирмы).
  • 16. Модели прогнозирования потребности и управления персоналом (на примере конкретной компании).
  • 17. Статистический анализ и прогнозирование внутренней предпринимательской среды (на примере реальной компании, фирмы).
  • 18. Статистический анализ и прогнозирование финансовой деятельности предприятия (на примере конкретного предприятия).
  • 19. Статистический анализ и прогнозирование сегментов финансового рынка.
  • 20. Прогнозирование финансового состояния предприятия (на примере конкретного предприятия).
  • 21. Модели детерминированного факторного анализа в оценке финансовой устойчивости.
  • 22. Статистический анализ и прогнозирование основных показателей растениеводства в Российской Федерации.
  • 23. Статистический анализ и прогнозирование основных показателей животноводства в Российской Федерации.
  • 24. Статистический анализ и прогнозирование ликвидности предприятия (на конкретном примере).
  • 25. Модели динамического анализа и прогнозирования финансово- хозяйственной деятельности предприятий (на примере конкретного предприятия).
  • 26. Статистический анализ и прогнозирование показателей платежеспособности (на конкретном примере).
  • 27. Статистический анализ и прогнозирование инвестиций в основной капитал.
  • 28. Статистический анализ и прогнозирование системы здравоохранения в Российской Федерации.
  • 29. Статистический анализ и прогнозирование основных показателей культуры в Российской Федерации.
  • 30. Статистический анализ и прогнозирование основных показателей развития инфокоммуникаций в Российской Федерации.
  • 31. Статистические модели перспективной оценки инвестиционных предложений.
  • 32. Статистический анализ и прогнозирование развития фондового рынка.
  • 33. Модели прогноза деловой активности рынка ценных бумаг.
  • 34. Статистический анализ и прогнозирование показателей деятельности валютной биржи.
  • 35. Модели прогноза основных курсов валют.
  • 36. Моделирование и прогнозирование деловой активности биржевых структур.
  • 37. Статистический анализ и прогнозирование рынка ценных бумаг.
  • 38. Методология прогнозирования надежности и стабильности банковских структур.
  • 39. Мультипликативные модели в оценке кредитной политики банковских структур.
  • 40. Модели прогноза эффективности и деловой активности коммерческих банков (на примере конкретного банка).
  • 41. Статистический анализ и прогнозирование конкурентоспособности коммерческих банков.
  • 42. Статистический анализ и прогнозирование: межбанковского рынка, рынка ценных бумаг, рынка долгосрочного кредитования, рынка ипотечного кредита (по выбору).
  • 43. Статистический анализ и прогнозирование рентабельности коммерческого банка (на примере конкретного банка).
  • 44. Статистический анализ и прогнозирование конкурентоспособности фирмы.
  • 45. Методология оценки уровня конкурентного статуса фирмы.
  • 46. Методика ранжирования в оценке стратегического управления фирмой.
  • 47. Моделирование и прогнозирование спроса на рынках производственных ресурсов.
  • 48. Статистический анализ и прогнозирование эффективности рекламных компаний (на конкретном примере).
  • 49. Прогнозирование эффективности инвестиционной деятельности фирмы.
  • 50. Модели прогноза технического и социального развития фирмы (на конкретном примере).
  • 51. Статистический анализ и прогнозирование кадровых ресурсов фирмы.
  • 52. Моделирование и прогнозирование кадровой политики фирмы (на конкретном примере).
  • 53. Метод экспертных оценок в оценке финансового состояния фирмы (на конкретном примере).
  • 54. Статистический анализ и прогнозирование основных финансовых результатов деятельности фирмы.
  • 55. Статистический анализ и прогнозирование системы образования в России.
  • 56. Статистический анализ и прогнозирование развития строительного комплекса (города, страны).
  • 57. Экономико-статистический анализ и прогнозирование системы высшего образования в России.
  • 58. Экономико-статистический анализ и прогнозирование макроэкономических показателей (на примере конкретной страны).
  • 59. Статистический анализ и прогнозирование уровня доходов населения (на примере конкретной страны).
  • 60. Статистический анализ и прогнозирование развития промышленного комплекса в России.

СТРУКТУРА ОЦЕНКИ КУРСОВОЙ РАБОТЫ / КУРСОВОГО ПРОЕКТА

№ п/п

Параметры оценивания КР/КП

Кол-во баллов в БРС

Минимальное

Максимальное

1

Оформление работы/проекта

6

10

2

Содержательная часть работы/проекта

30

60

3

Уровень знаний, продемонстрированный студентом на защите работы/проекта

25

30

Итоговая оценка

61

100

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >